基于深度学习的教室照明系统研究与设计

作     者：林小涵 侯典立 赛耀樟 刘莉 LIN Xiaohan;HOU Dianli;SAI Yaozhang;LIU Li

作者机构：鲁东大学信息与电气工程学院山东烟台264025 

基　　金：烟台市智慧城市创新实验室科研课题项目(SDGP370600000202302000504) 山东省高等学校科技计划项目(J16LN31) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2025年第33卷第1期

页      码：176-180,185页

摘      要：针对传统传感器教室照明控制方式灵敏度差以及教室人员检测算法存在错检、漏检的问题,为了充分且合理利用教室照明设备资源,提出一种基于改进YOLOv5和区域定位的教室照明系统,该系统判定出教室人员所处的子区域,并生成照明设备的控制信息。通过在自制数据集训练、测试,并搭建LED点阵模拟教室照明,结果表明,YOLOv5的精度达到93%,召回率达到96%,可以准确实时地控制教室中的照明设备,系统具有更好的照明便捷性,更节能。

主 题 词：深度学习 YOLOv5 教室人员检测 区域定位 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2025.01.036

馆 藏 号：203156343...